요즘 에이전틱 엔지니어링 도구들이 쏟아져 나오고 있다. 그런데 하나같이 역할(Role)을 나눠서 팀을 구성하는 방식을 기본 아키텍처로 삼고 있다. 마치 회사에서 기획자, 개발자, 디자이너를 나누는 것과 비슷하다. 그런데 문득 이런 생각이 들었다. 이게 정말 최선일까? 단순히 사람의 조직 구조를 흉내 내는 것이 AI에게도 가장 효율적인 방식인지 의문이 생겼다. 그래서 오늘은 역할 기반 멀티 에이전트 팀 구성이 왜 유행하는지, 그리고 그 이면에 숨겨진 장단점과 실무적인 유효성을 깊이 파헤쳐 보려고 한다.

최근 Steven Wittens라는 개발자가 자신의 블로그에 올린 'The L in LLM Stands for Lying’이라는 글을 읽었다. 그는 LLM이 하는 일이 본질적으로 위조(forgery)에 불과하며, AI를 통해 코드를 작성하는 행위가 소프트웨어 개발의 장인정신을 훼손하고 있다고 강력하게 비판했다. 그는 AI가 만들어내는 결과물을 '슬롭(slop)'이라고 부르며, 이것이 생산성을 높여주는 것이 아니라 오히려 쓰레기 같은 코드를 양산할 뿐이라고 주장한다. 하지만 나는 이 글을 읽으며 그가 소프트웨어 개발의 본질과 현재의 기술적 진보가 가져온 생산성 혁명을 완전히 오해하고 있다는 생각을 지울 수 없었다. 그의 주장은 낭만적인 장인정신에 매몰되어 변화하는 시대의 흐름을 부정하는 시대착오적인 발상에 가깝다.

이전 글에서 AI 에이전트에게 가장 적합한 도구는 CLI라고 강조한 적이 있다. GUI보다는 텍스트 기반의 명령어가 기계와 기계, 혹은 인간과 기계 사이의 소통에서 훨씬 명확하기 때문이다. 하지만 단순히 CLI를 제공하는 것만으로는 부족하다. 최근 AI 에이전트의 특성에 맞춰 CLI를 어떻게 설계해야 하는지에 대해 다룬 훌륭한 글을 발견했다. 이 글을 바탕으로 AI 친화적인 CLI가 갖춰야 할 구체적인 요소들을 정리해 보려 한다.

최근 세쿼이아 캐피털에서 발행한 리포트를 읽으며 앞으로의 소프트웨어 시장이 어떻게 변할지 다시금 생각해보게 되었다. 이제는 사용자가 직접 도구를 조작하는 시대를 지나, AI가 결과물을 직접 만들어 제공하는 서비스의 시대로 진입하고 있다.

우리는 하루에도 수십 번 브라우저를 연다. 하지만 10년이 넘는 시간 동안 브라우저를 쓰는 방식은 크게 변하지 않았다. 검색하고, 클릭하고, 읽고, 북마크에 저장하는 반복이다. 탭은 끝도 없이 늘어나고 검색 결과는 광고로 가득 차지만, 우리는 익숙함 때문에 여전히 Chrome을 쓴다.

최근 공개된 GPT-5.4 시스템 카드를 훑어보다가 꽤 인상적인 부분을 발견했다. OpenAI가 '감정적 의존(emotional reliance)'이라는 항목을 자해나 정신 건강 위험과 같은 심각한 카테고리와 동일하게 취급하며 관리하기 시작했다는 사실이다.

최근 와이어드(WIRED)의 팟캐스트 언캐니 밸리(Uncanny Valley)를 들으면서 많은 생각을 했다. 2026년 초 발생한 미국과 이란의 갈등 속에서 AI가 어떤 역할을 하고 있는지, 그리고 기술이 전쟁의 양상을 어떻게 바꾸고 있는지에 대한 이야기였다.

하루하루가 정말 빠르게 돌아간다. 새로운 모델, 새로운 기능이 경쟁적으로 쏟아진다. 코드를 짜고 이미지를 만들고 영상을 뽑아낸다. AI로 수익을 창출한다는 자극적인 홍보와 강의팔이도 넘쳐난다. 하지만 한 발짝만 밖으로 나와보면 세상은 놀라울 정도로 조용하다.

최근 에이전트 인프라를 구축하며 하네스라는 용어를 자주 접하게 된다. 하네스는 AI 모델이 실제 환경에서 동작할 수 있도록 감싸고 있는 소프트웨어 인프라를 의미한다. 모델이 뇌라면 하네스는 그 결정을 실제 세상의 연산과 데이터로 변환하여 실행하는 신체와 같다.

OpenAI가 최근 공개한 하네스 엔지니어링 리포트는 개발자 역할의 변화를 보여준다. 지난 5개월간 단 한 줄의 코드도 직접 작성하지 않고 실제 서비스를 빌드한 이번 실험은, 엔지니어링의 본질이 코딩이 아닌 시스템 설계에 있음을 시사한다. 사람이 직접 작업할 때보다 10배 빠른 속도로 100만 라인의 코드를 생산한 결과는 단순한 효율성 이상의 의미를 갖는다.